基于子系统的非线性时变系统辨识方法

针对非线性时变系统提出一种基于子系统的辨识方法，用于时变多自由度（multiple degree-of-freedom，简称MDOF）系统中非线性的定位和估计，并且无需关于系统的先验知识。所提出的新方法提供一个连续时间模型，MDOF系统按照自由度被分解为不同的子系统。设计正交化算法和误差减小率（error reduction ratio, 简称ERR），可以确定子系统中质量和自由度之间的线性及非线性连接的所有信息。在辨识过程中，时变参数的时间表达式可以由新方法准确给出。用一个3自由度（degree-of-freedom, 简称DOF）集中质量系统和一个机械臂结构的辨识过程为例，对所提出的方法进行验证。由于简单性及高效性，此方法将在实际工程中取得广泛的应用。     

卫星激光通信粗跟踪系统复合控制策略

针对卫星激光通信粗跟踪系统的跟踪稳定精度指标要求高的特点,建立了基于永磁同步电机直接驱动的粗跟踪系统模型并进行了跟踪稳定误差分析。在采用传统PID控制策略存在跟踪误差较大、动态性能较差等不足的基础上,提出了一种基于粗跟踪系统的改进型前馈复合控制策略。从理论上分析了前馈复合控制策略提高了粗跟踪系统的动态性能,为降低跟踪稳定误差提供了改善方案。地面实验验证结果表明,与传统控制策略相比,改进型复合控制策略极大地降低了系统的动态跟踪误差,动态跟踪误差由606μrad降低至13μrad(1δ)。进一步的在轨实验也验证了改进型复合控制策略的合理性和先进性,总体指标满足了卫星激光通信终端的极高精度要求。本文所提出的控制策略对其他高性能跟踪伺服系统设计也具有较大的借鉴意义。     

自动驾驶车辆偏航控制方法

为解决自动驾驶车辆偏航控制过程中没有考虑车辆回归点回归航向角与预定轨迹切线角度重合问题,提出一种考虑回归航向角的自动驾驶车辆偏航控制方法。对规划的轨迹曲线进行处理得到轨迹各点的曲率和转向角,根据曲线的凹凸性设计了车辆偏航模型,并计算出转向角的补偿量;设计了速度跟踪控制模型,从而保证车辆以最大允许速度回归,计算速度补偿量,最后在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型并进行了仿真。结果表明,所提出的偏航控制方法可以使得偏航车辆在直线路径、圆形路径以及随机路径3个工况下迅速回归,位置误差可以达到精度要求,且满足回归实时性。     

滚动活塞压缩机径向间隙泄漏特性试验研究

利用自主设计的径向间隙等效装置模拟滚动活塞压缩机的径向泄漏通道,在此基础上研究了压缩机主轴转速、活塞径向间隙值、润滑油黏度、径向间隙油膜密封长度等因素对径向间隙工质泄漏特性的影响。利用气体收集装置对等效装置径向间隙泄漏的气体进行收集,同时用高速摄影记录下收集装置里气泡的动态变化过程,并通过图像处理技术获取气泡的面积,进而转换得到气体的泄漏量。试验表明:径向间隙处的气体泄漏量与转速、油膜密封角、润滑油黏度等因素存在着负相关的变化规律,其中气体泄漏量对转速和油膜密封角的变化表现较为敏感,而对润滑油黏度的变化则反应最小;另外,气体泄漏量与径向间隙值呈现明显正相关的关系。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

边坡稳定分析极限几何参数研究

推导了瑞典法的解析解,并编制计算程序。通过分析2160组计算数据,针对简单均质边坡,总结出一条安全系数关于极限坡度和极限坡高的经验公式,并建立了一套曲线图。利用该套曲线图可展开以下工作:1在一定土性参数条件下,对各种坡度和坡高的组合情况,利用插值法能获得边坡的安全系数;2在实际工程设计中,针对不同的安全系数,快速获得满足设计要求的边坡坡度和坡高的范围。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

基于一种改进逐点比较插补法的激光打标机控制加工算法

在激光打标系统中,逐点比较插补法是一种普遍使用的算法。这种算法在控制激光运动轨迹和对图像轨迹的拟合过程中,起到极其重要的作用。由于逐点比较插补法具有运算直观,脉冲输出均匀,调节方便等特点,所以是一种较为适合打标机系统应用的插补算法。但是传统的逐点比较插补算法存在精度低和速度慢等问题。为了改善该算法的性能,对传统逐点比较插补算法进行了改进,并进行了计算和模拟仿真。结果表明改进比较插补算法在精度和速度上都有明显提高。     

基于改进EKF算法的锂电池SOC估算

采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。